帮我写python代码，读取excel中光谱仪采的光谱，输入两列(中心波长和信号谱宽)，计算每个中心波长在信号谱宽内的积分功率

以下是一个可能的解决方案：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.integrate import trapz

# 读取Excel文件，假设包含两列：中心波长和信号谱宽
df = pd.read_excel('spectra.xlsx')

# 将数据转换为NumPy数组
wavelengths = df['中心波长'].values
bandwidths = df['信号谱宽'].values

# 假设每个波长对应的功率密度为一个正弦函数
power_density = np.sin(wavelengths)

# 计算每个中心波长在信号谱宽内的积分功率
integrals = []
for i in range(len(wavelengths)):
    lower_bound = wavelengths[i] - bandwidths[i]/2
    upper_bound = wavelengths[i] + bandwidths[i]/2
    indices = (wavelengths >= lower_bound) & (wavelengths <= upper_bound)
    x = wavelengths[indices]
    y = power_density[indices]
    integrals.append(trapz(y, x))

# 将结果添加到DataFrame中
df['积分功率'] = integrals

# 保存结果到Excel文件
df.to_excel('spectra_with_power.xlsx', index=False)

这段代码首先使用Pandas库读取Excel文件，然后将数据转换为NumPy数组。接下来，假设每个波长对应的功率密度为一个正弦函数（实际应用中需要根据具体情况修改），使用SciPy库的`trapz`函数计算每个中心波长在信号谱宽内的积分功率。最后，将结果添加到原始DataFrame中，并将其保存到Excel文件中。注意，代码中假设Excel文件包含两列数据，如果实际情况不同需要适当修改。